win10 yolov4 cuda11

1.首先搭建安装cuda,opencv，vs2019

2,下载安装YOLOv4

https://github.com/AlexeyAB/darknet

2.1 2.1 复制OpenCV文件

将opencv两个dll文件： opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll复制到

H:\vs2019\Project2\darknet\build\darknet\x64

2.2 VS2019项目配置

用VS2019打开D:\darknet\build\darknet下darknet.sln文件
有可能VS2019要走一下如下流程：

注意：1，选择release和X64,Windows SDK版本和平台工具表；2，修改opencv的包含目录和库目录；3，将cuda对应的lib路径添加到库目录，不然会报错

无法打开文件“cudnn.lib”

我这里的是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11\lib

注意：由于我的版本显卡算力不支持CUDNN_HALF，所以要去掉CUDNN_HALF，不然会导致即使编译成功也无法识别出检测目标。

方法一：右键属性 -> C/C++ -> 预处理器定义 -> 删除cudnn_half；        
方法二：使用记事本打开darknet.vcxproj -> 编辑 -> 查找 ->删除cudnn_half；

 2.3 修改darknet.vcxproj

将cuda的版本修改成对应的版本号，有两处地方需要修改。

2.4 编译

2.5 下载yolov4的预训练权重

2.6 运行

在生成的可执行文件下面运行：

darknet.exe detector test cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg

SHELL执行

.\darknet.exe detector test cfg\coco.data cfg\yolov4.cfg yolov4.weights data\dog.jpg

 

关键点：16系显卡不支持参数cudnn_half，需要在预编译中去掉此参数